5- अवधि चलती - औसत

मूविंग एवलल यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे करें। रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चलती औसत का उपयोग अनियमितताओं (चोटियों और घाटियों) को सुलझाने के लिए किया जाता है 1. सबसे पहले, हमारी समय श्रृंखला पर एक नज़र डालें। 2. डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण क्लिक करें। नोट: डेटा विश्लेषण बटन को ढूंढने में कठिनाई नहीं है, विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। 3. मूविंग औसत चुनें और ठीक क्लिक करें। 4. इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और सीमा B2: M2 चुनें। 5. अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6. 6. आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल B3 चुनें। 8. इन मूल्यों का एक ग्राफ प्लॉट करें। स्पष्टीकरण: क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चलती औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं की औसत और वर्तमान डेटा बिंदु है। नतीजतन, चोटियों और घाटियों को बाहर smoothed हैं। ग्राफ़ में बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है Excel पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि इससे पहले के डेटा बिंदु पर्याप्त नहीं हैं 9. अंतराल 2 और अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं। निष्कर्ष: अंतराल जितना बड़ा होगा, उतनी ही अधिक चोटियों और घाटियों को सुखाया जाएगा। अंतराल जितना छोटा होता है, चलती औसत करीब वास्तविक डेटा बिंदुओं के होते हैं। औसत औसत - एमए एक मूविंग औसत क्या है - एमए तकनीकी विश्लेषण में एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया सूचक है जो यादृच्छिक मूल्य में उतार-चढ़ाव से शोर को छानने में मदद करता है । एक चल औसत (एमए) एक प्रवृत्ति के बाद या पीछे सूचक है क्योंकि यह पिछले कीमतों पर आधारित है। दो बुनियादी और आम तौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले एमए सरल चल औसत (एसएमए) हैं, जो एक परिभाषित संख्या की अवधि के दौरान एक सुरक्षा का सरल औसत और घातीय चलती औसत (एएमए) है, जो हाल के मूल्यों के लिए बड़ा वजन देता है। एमए के सबसे सामान्य अनुप्रयोग प्रवृत्ति दिशा की पहचान करने और समर्थन और प्रतिरोध स्तर निर्धारित करने के लिए हैं। जबकि एमए अपने दम पर पर्याप्त उपयोगी होते हैं, वे दूसरे संकेतकों के आधार भी बनाते हैं जैसे मूविंग औसत कनवर्जेन्स डिवर्जेंस (एमएसीडी)। खिलाड़ी लोड हो रहा है नीचे की ओर बढ़ते औसत - एमए एक एसएमए उदाहरण के रूप में, निम्न समापन कीमतों के साथ 15 दिनों के दौरान एक सुरक्षा पर विचार करें: सप्ताह 1 (5 दिन) 20, 22, 24, 25, 23 सप्ताह 2 (5 दिन) 26, 28, 26, 29, 27 सप्ताह 3 (5 दिन) 28, 30, 27, 29, 28 एक 10-दिन एमए पहले डेटा बिंदु के रूप में पहले 10 दिनों के लिए समापन कीमतों का औसत होगा। अगले डेटा बिंदु जल्द से जल्द कीमत को छोड़ देगा, 11 दिन की कीमत बढ़ाएं और औसत ले लें, और नीचे दिखाए गए अनुसार। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एमए की वर्तमान कीमत कार्रवाई की वजह से वे पिछले कीमतों पर आधारित हैं, एमए के लिए समय अवधि, अधिक से अधिक अंतराल इस प्रकार 200-दिवसीय एमए में 20-दिवसीय एमए की तुलना में काफी अधिक अंतर होगा क्योंकि इसमें पिछले 200 दिनों के लिए मूल्य शामिल हैं। एमए का उपयोग करने की लंबाई व्यापारिक उद्देश्यों पर निर्भर करती है, अल्प अवधि के व्यापार के लिए इस्तेमाल होने वाले कम एमए और लंबी अवधि के निवेशकों के लिए अधिक उपयुक्त एमए हैं। 200-दिवसीय एमए व्यापक रूप से निवेशकों और व्यापारियों द्वारा पीछा किया जाता है, इसके साथ-साथ इस चलती औसत से नीचे के ब्रेक और महत्वपूर्ण व्यापार संकेतों के रूप में माना जाता है। एमए भी अपने दम पर महत्वपूर्ण व्यापारिक संकेत देते हैं, या जब दो औसत पार हो जाते हैं एक बढ़ते हुए एमए इंगित करता है कि सुरक्षा एक अपट्रेंड में है। जबकि गिरावट एमए इंगित करता है कि यह एक डाउनट्रेंड में है। इसी तरह, ऊपर की गति को एक तेजी के क्रॉसओवर से पुष्ट किया जाता है। जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए एक लंबी अवधि के एमए ऊपर पार डाउनवर्ड गति को एक मंदी क्रॉसओवर के साथ की पुष्टि की जाती है, जो तब होता है जब एक अल्पावधि एमए लंबी अवधि के एमए। मूव की औसत से नीचे पार करता है: वे क्या हैं सबसे लोकप्रिय तकनीकी संकेतकों में से, चलती औसत मौजूदा रुझान की दिशा को मापने के लिए उपयोग किया जाता है । प्रत्येक प्रकार की चलती औसत (आमतौर पर इस ट्यूटोरियल में एमए के रूप में लिखा गया है) एक गणितीय परिणाम है, जो पिछले डेटा बिंदुओं की संख्या के आधार पर गणना की जाती है। एक बार निर्धारित होने पर, परिणामस्वरूप औसत एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है ताकि व्यापारियों को हर वित्तीय बाजारों में निहित दिन-प्रतिदिन की कीमत में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करने की बजाय चिकनी डेटा देखने की इजाजत मिल सके। एक चलती औसत का सरलतम रूप, जिसे सरल चलती औसत (एसएमए) के रूप में जाना जाता है, की गणना मूल्यों के निर्धारित सेट के अंकगणित माध्य के आधार पर की जाती है। उदाहरण के लिए, मूल 10-दिन की चलती औसत की गणना करने के लिए आप पिछले 10 दिनों से समापन कीमतें बढ़ा सकते हैं और फिर 10 के परिणाम विभाजित करेंगे। 1 चित्रा में, पिछले 10 दिनों (110) के लिए कीमतों का योग 10 दिनों की औसत पहुंचने के लिए दिनों की संख्या (10) से विभाजित। यदि कोई व्यापारी बजाय 50-दिवसीय औसत देखना चाहता है, तो उसी प्रकार की गणना की जाएगी, लेकिन इसमें पिछले 50 दिनों में कीमत शामिल होगी। पिछले 10 दिनों के सापेक्ष परिसंपत्ति की कीमत कैसे तय की गई है, इसके बारे में व्यापारियों को यह बताने के लिए पिछले 10 डेटा पॉइंट्स के बारे में नीचे दिए गए औसत औसत (11) का अनुमान लगाया गया है। शायद आप सोच रहे हैं कि क्यों तकनीकी व्यापारियों ने इस उपकरण को एक औसत चलती औसत कहते हैं और न सिर्फ एक नियमित मतलब। इसका जवाब यह है कि नए मानों के उपलब्ध होने के नाते, सबसे पुराने डेटा अंक सेट से हटा दिए जाने चाहिए और उन्हें बदलने के लिए नए डेटा बिंदु आने चाहिए। इस प्रकार, डेटा सेट लगातार नए डेटा के लिए खाते में बढ़ रहा है क्योंकि यह उपलब्ध हो जाता है। गणना की यह विधि यह सुनिश्चित करती है कि केवल वर्तमान जानकारी का हिसाब किया जा रहा है। चित्रा 2 में, जब एक बार 5 का नया मान सेट में जोड़ा जाता है, तो लाल बॉक्स (पिछले 10 डेटा पॉइंट्स का प्रतिनिधित्व करता है) सही पर चलता है और 15 के अंतिम मान को गणना से हटा दिया गया है। चूंकि 5 का अपेक्षाकृत छोटा मान 15 के उच्च मूल्य की जगह लेता है, आप इस स्थिति में 11 से 10 के बीच डेटा सेट कम की औसत देखने की उम्मीद करेंगे। क्या चलते हुए औसत की तरह दिखते हैं एक बार जब मूल्य एमए गणना की गई है, उन्हें एक चार्ट पर प्लॉट किया जाता है और फिर चलती औसत रेखा बनाने के लिए जुड़ा हुआ है इन कर्लिंग लाइनें तकनीकी व्यापारियों के चार्ट पर आम हैं, लेकिन इसका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है (अधिक बाद में इस पर)। जैसा कि आप चित्रा 3 में देख सकते हैं, गणना में उपयोग की जाने वाली समयावधियों की संख्या को समायोजित करके एक चार्ट से अधिक चलती औसत जोड़ना संभव है। ये घुमावदार रेखाएं पहले पर ध्यान भंग या भ्रामक लग सकती हैं, लेकिन आप समय के साथ उनसे आदी हो जाएंगे। लाल रेखा बस पिछले 50 दिनों में औसत मूल्य है, जबकि नीली रेखा पिछले 100 दिनों से औसत कीमत है। अब जब आप समझते हैं कि चलती औसत क्या है और यह कैसा दिखता है, तो एक अलग प्रकार की चलती औसत का परिचय दें और जांचें कि यह पहले उल्लेखित सरल चलती औसत से कैसे अलग है। सरल चलती औसत व्यापारियों में बेहद लोकप्रिय है, लेकिन सभी तकनीकी संकेतकों की तरह, इसके आलोचक हैं कई व्यक्तियों का तर्क है कि एसएमए की उपयोगिता सीमित है क्योंकि डेटा श्रृंखला में प्रत्येक बिंदु को वही भारित किया जाता है, चाहे वह अनुक्रम में क्यों न हो। आलोचकों का तर्क है कि सबसे हालिया डेटा पुराने आंकड़ों के मुकाबले अधिक महत्वपूर्ण है और अंतिम परिणाम पर अधिक प्रभाव होना चाहिए। इस आलोचना के जवाब में, व्यापारियों ने हालिया आंकड़ों को और अधिक वजन देना शुरू कर दिया, जिसके बाद से विभिन्न प्रकार की नई औसत का आविष्कार हुआ, जो सबसे अधिक प्रचलित गति औसत (एएमए) है। (आगे पढ़ने के लिए, वेटेड मूविंग एवरेज की मूल बातें देखें और एसएमए और ईएमए के बीच का अंतर देखें) घातीय मूविंग एवल एक्सपेंलेनेबल मूविंग एवरल एक प्रकार का चलती औसत है जो हालिया कीमतों को और अधिक संवेदनशील बनाने के प्रयास में अधिक वजन देता है नई जानकारी के लिए ईएमए की गणना के लिए कुछ जटिल समीकरण सीखना कई व्यापारियों के लिए अनावश्यक हो सकता है, क्योंकि लगभग सभी चार्टिंग पैकेज आपके लिए गणना करते हैं हालांकि, आप गणित के लिए बाहर गीके, यहाँ EMA समीकरण है: जब ईएमए के पहले बिंदु की गणना करने के लिए सूत्र का उपयोग करते हुए, आप देख सकते हैं कि पिछले ईएमए के रूप में उपयोग करने के लिए कोई मूल्य उपलब्ध नहीं है। इस छोटी सी समस्या को सरल चलती औसत के साथ गणना शुरू करने और वहां से ऊपर के सूत्र के साथ जारी करके हल किया जा सकता है। हमने आपको एक नमूना स्प्रैडशीट प्रदान किया है जिसमें वास्तविक जीवन के उदाहरण शामिल हैं, जिनमें एक सरल चलती औसत और एक घातीय चलती औसत दोनों की गणना की जाती है। एएमए और एसएमए के बीच का अंतर अब जब आपको एसएमए और एएमए की गणना की जाने वाली समझ है, तो यह देखें कि यह औसत कैसे अलग है। ईएमए की गणना को देखते हुए, आप देखेंगे कि हाल के डेटा बिंदुओं पर अधिक जोर दिया गया है, जिससे यह एक औसत भारित औसत बना सकता है। चित्रा 5 में, प्रत्येक औसत में उपयोग की जाने वाली समयावधि की संख्या एक समान (15) है, लेकिन ईएमएम बदलते कीमतों पर अधिक तेज़ी से जवाब देती है। ध्यान दें कि कीमत बढ़ने पर ईएमए का क्या उच्च मूल्य है, और जब कीमत में गिरावट आ रही है तो एसएमए की तुलना में तेजी से गिरता है। इस जवाबदेही का मुख्य कारण यह है कि कई व्यापारिक एसएमए पर एएमए का उपयोग करना पसंद करते हैं। अलग दिन क्या होता है बढ़ते औसत एक पूरी तरह से अनुकूलन योग्य सूचक है, जिसका अर्थ है कि औसत बनाने के दौरान उपयोगकर्ता जो भी समय सीमा चाहते हैं, उन्हें स्वतंत्र रूप से चुन सकते हैं चलने की औसत में सबसे सामान्य समय अवधि 15, 20, 30, 50, 100 और 200 दिन होती है। औसत बनाने के लिए कम समय अवधि, अधिक संवेदनशील यह मूल्य परिवर्तनों के लिए होगा। अब समय अवधि, कम संवेदनशील, या अधिक चिकनाई, औसत हो जाएगा आपकी चलती औसत सेट करते समय उपयोग करने के लिए कोई सही समय सीमा नहीं है यह पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है कि आपके लिए सबसे अच्छा कौन काम करता है, वह कई अलग-अलग समय अवधि के साथ प्रयोग करना है जब तक कि आप अपनी रणनीति को फिट नहीं कर पाते। चलने की औसत: उपयोग की जाने वाली औसत पूर्वानुमान का उपयोग कैसे करें जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं कि हम भविष्यवाणी के लिए सबसे अधिक प्राचीन तरीकों को देख रहे हैं। लेकिन उम्मीद है कि ये स्प्रेडशीट्स में पूर्वानुमानों को लागू करने से संबंधित कुछ कंप्यूटिंग मुद्दों पर कम से कम एक सार्थक परिचय हैं। इस शिरा में हम शुरुआत में शुरू करते हुए और मुव्हिंग औसत पूर्वानुमान के साथ काम करना शुरू करते रहेंगे। औसत पूर्वानुमान चल रहा है हर कोई औसत पूर्वानुमान के चलते से परिचित है, भले ही वे मानते हैं कि वे हैं। सभी कॉलेज के छात्रों ने उन्हें हर समय किया है एक ऐसे पाठ्यक्रम में अपने परीक्षण स्कोर के बारे में सोचें, जहां सेमेस्टर के दौरान चार परीक्षण होंगे। मान लीजिए कि आपको अपने पहले टेस्ट पर 85 मिले हैं। आप अपने दूसरे टेस्ट स्कोर के लिए क्या भविष्यवाणी करेंगे आप क्या सोचते हैं कि आपका शिक्षक आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी करेगा आपको क्या लगता है कि आपके मित्र आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए अनुमान लगा सकते हैं आपको क्या लगता है कि आपके माता-पिता आपके अगले टेस्ट स्कोर के लिए भविष्यवाणी कर सकते हैं आप अपने दोस्तों और माता-पिता के लिए मारे गए सभी मरे हुए हैं, वे और आपके शिक्षक आपसे मिलने वाले 85 के क्षेत्र में कुछ पाने की उम्मीद कर रहे हैं। खैर, अब यह मान लेते हैं कि अपने दोस्तों को अपने स्वयं के प्रचार के बावजूद, आप अपने अनुमान का अनुमान लगाते हैं और आंकड़े आप दूसरी परीक्षा के लिए कम अध्ययन कर सकते हैं और आपको 73 मिलते हैं। अब सभी संबंधित और निराश होने वाले आशा करते हैं कि आप अपने तीसरे परीक्षण पर पहुंचेंगे, उनके अनुमान के विकास के लिए दो संभावित संभावनाएं हैं, भले ही वे इसे आपके साथ साझा करेंगे या नहीं। वे खुद से कह सकते हैं कि, यह आदमी हमेशा अपने स्मार्ट के बारे में धुआं उड़ रहा है वह एक और 73 हो सकता है अगर वह भाग्यशाली है। हो सकता है कि माता-पिता अधिक सहयोगी होने की कोशिश करें और कहते हैं, "अच्छा, अब तक आपने 85 और 73 मिल चुके हैं, इसलिए आप को (85 73) 2 9 79 के बारे में जानने के बारे में जानना चाहिए। मुझे नहीं पता, शायद अगर आपने कम पार्टीशन किया हो और सभी स्थानों पर तहखाने wagging और अगर आप एक बहुत अधिक पढ़ाई शुरू कर दिया है आप एक उच्च स्कोर मिल सकता है। इन दोनों अनुमानों वास्तव में औसत पूर्वानुमान हिल रहे हैं पहला, आपके भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए केवल आपके नवीनतम स्कोर का उपयोग कर रहा है। इसे डेटा की एक अवधि का उपयोग करते हुए चलती औसत पूर्वानुमान कहा जाता है दूसरा भी चलती औसत पूर्वानुमान है लेकिन डेटा के दो अवधियों का उपयोग कर रहा है। मान लीजिए कि आपके महान दिमाग पर पर्दाफाश करने वाले ये सभी लोग आपको परेशान करते हैं और आप अपने स्वयं के कारणों के लिए तीसरी परीक्षा में अच्छी तरह से काम करने का निर्णय लेते हैं और अपने उद्धरण चिह्नों के सामने उच्च अंक डालते हैं। आप परीक्षा लेते हैं और आपका स्कोर वास्तव में एक 89 है, जो कि खुद सहित, प्रभावित है। तो अब आपके पास सेमेस्टर का अंतिम परीक्षण हो रहा है और हमेशा की तरह आपको लगता है कि आखिरी परीक्षा में आप कैसे करेंगे I अच्छी तरह से, उम्मीद है कि आप पैटर्न को देखते हैं अब, उम्मीद है कि आप पैटर्न देख सकते हैं। आप क्या मानते हैं कि हम काम करते समय सबसे सटीक सीटी है अब हम हमारी नई सफाई कंपनी पर लौट आये हैं जो आपकी बहिष्कृत आधे बहन ने शुरू की थी जब हम काम करते थे। आपके पास स्प्रेडशीट से निम्न अनुभाग द्वारा प्रस्तुत कुछ पिछला बिक्री डेटा है हम पहले औसत अवधि को चलती तीन अवधि के लिए डेटा प्रस्तुत करते हैं। सेल सी 6 के लिए प्रवेश होना चाहिए अब आप इस सेल सूत्र को अन्य कोशिकाओं C7 से C11 तक कॉपी कर सकते हैं। ध्यान दें कि हाल ही के ऐतिहासिक डेटा पर औसत चालें, लेकिन प्रत्येक पूर्वानुमान के लिए उपलब्ध तीन सबसे हाल की अवधि का उपयोग करता है। आपको यह भी ध्यान देना चाहिए कि हमारे सबसे हाल की भविष्यवाणी विकसित करने के लिए हमें पिछली अवधि के पूर्वानुमानों को वास्तव में बनाने की आवश्यकता नहीं है यह घातीय चिकनाई मॉडल से निश्चित रूप से अलग है Ive में उद्धरण की भविष्यवाणियों को शामिल किया गया है क्योंकि हम भविष्य की वैधता को मापने के लिए अगले वेब पेज में उनका उपयोग करेंगे। अब मैं औसत पूर्वानुमान की ओर बढ़ने वाली दो अवधि के अनुरूप परिणाम पेश करना चाहता हूं। सेल C5 के लिए प्रवेश होना चाहिए अब आप इस सेल सूत्र को सी 6 के माध्यम से अन्य कोशिकाओं C6 में कॉपी कर सकते हैं। ध्यान दें कि प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए केवल ऐतिहासिक डेटा के केवल दो सबसे हाल के टुकड़े कैसे उपयोग किए जाते हैं। फिर मैंने उदाहरण के उद्देश्यों के लिए और पूर्वानुमान सत्यापन में बाद के उपयोग के लिए उद्धृत पूर्वोत्तरों को शामिल किया है। कुछ अन्य चीजें जो ध्यान देने योग्य हैं एक एम-अवधि चलती हुई औसत पूर्वानुमान के लिए केवल सबसे हाल के डेटा मान का इस्तेमाल पूर्वानुमान बनाने के लिए किया जाता है। और कुछ नहीं आवश्यक है मी-अवधि की औसत पूर्वानुमान चलती है जब उद्धरण पूर्वोत्तर सपोर्ट करता है, ध्यान दें कि पहली बार भविष्यवाणी की अवधि एम 1 में होती है। जब हम अपना कोड विकसित करते हैं तो इन दोनों मुद्दे बहुत महत्वपूर्ण होंगे। स्थानांतरण औसत फ़ंक्शन का विकास करना अब हमें चलती औसत पूर्वानुमान के लिए कोड विकसित करने की आवश्यकता है जो अधिक लचीले ढंग से इस्तेमाल किया जा सकता है। कोड निम्नानुसार है। ध्यान दें कि आदानों की अवधि के लिए आप पूर्वानुमान में उपयोग करना चाहते हैं और ऐतिहासिक मूल्यों की सरणी के लिए हैं। आप इसे जो कार्यपुस्तिका चाहते हैं, आप इसे स्टोर कर सकते हैं। फ़ंक्शन फॉरविविंग एवरेज (हिस्टोरिकल, नंबरऑफपेरियोड्स) सिंगल घोषित करने और चर को प्रारंभ करने के रूप में मंद आइटम पूर्णांक मंद काउंटर के रूप में पूर्णांक मंद संवेदी के रूप में पूर्णांक मंद संचय के रूप में एक मंद हिस्टोरिकल साइज के रूप में पूर्णांक चर को प्रारंभ करना काउंटर 1 संचय 0 ऐतिहासिक सरका के आकार का निर्धारण ऐतिहासिक ऐतिहासिक इतिहास। काउंटर 1 के लिए नंबर 1 सबसे हाल ही में देखे गए मूल्यों की उचित संख्या को संचित करना संचय संचय ऐतिहासिक (हिस्टोरिकल सिज़िज़ - नंबरऑफपेरियोड्स काउंटर) चल रहा हैअवाज संचय संख्याऑफ़पेरियोड कोड को कक्षा में समझाया जाएगा। आप स्प्रैडशीट पर फ़ंक्शन की स्थिति बनाना चाहते हैं, ताकि गणना के परिणाम दिखाई दें, जहां उसे निम्न करना चाहिए।